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基于Java语言编写的轻量级分库分表(Sharding)中间件，丰富的Sharding算法支持(2类4种分片算法)，能够方便DBA实现库的极速扩容和降低数据迁移成本。Kratos站在巨人的肩膀上(SpringJdbc)，采用与应用集成架构，放弃通用性，只为换取更好的执行性能与降低分布式环境下外围系统的down机风险。

kratos简介

基于Java语言编写的轻量级分库分表(Sharding)中间件，丰富的Sharding算法支持(2类4种分片算法)，能够方便DBA实现库的极速扩容和降低数据迁移成本。Kratos站在巨人的肩膀上(SpringJdbc)，采用与应用集成架构，放弃通用性，只为换取更好的执行性能与降低分布式环境下外围系统的down机风险。

• kratos使用手册
  

kratos的优点

• 动态数据源的无缝切换；
  
• master/slave一主一从读写分离；
  
• 单线程读重试(取决于的数据库连接池是否支持)；
  
• 单独且友好支持Mysql数据库，不支持其它RDBMS库；
  
• 非Proxy架构，与应用集成，应用直连数据库，降低外围系统依赖带来的down机风险；
  
• 使用简单，侵入型低，站在巨人的肩膀上，依赖于Spring JDBC；
  
• 不做真正意义上的Sql解析任务，规避Sql解析过程中由词法解析、语法解析、语义解析等操作所带来的性能延迟，仅用正则表达式解析片名和Route条件，解析过程仅耗时约<=1ms；
  
• 分库分表路由算法支持2类4种分片模式，库内分片/一库一片；
  
• 提供自动生成全局唯一的sequenceId的API支持；
  
• 提供自动生成配置文件的支持，降低配置出错率；
  
• 目标和职责定位明确，仅专注于Sharding，不支持其它多余或鸡肋功能、无需兼容通用性，因此核心代码量少、易读易维护
  

kratos的分片模型

kratos支持2类4种分片算法：

• 库内分片类型：
  • 片名连续的库内分片算法；
  • 非片名连续的库内分片算法；
• 一库一片类型：
  • 片名连续的一库一片算法；
  • 非片名连续的一库一片算法；

kratos的使用注意事项

• 不支持强一致性的分布式事务，但可以在业务层依赖MQ、异步操作的方式实现事物，保证最终一致性即可；
• 不支持多表查询，所有多表查询sql，务必全部打散为单条sql逐条执行；
• 不建议使用一些数据库统计函数、Order by语句等；
• sql语句的第一个参数务必是路由条件；
• 不支持sql语句中出现数据库别名；
• 路由条件必须是整数类型；
• 在连续分片模式下，子表后缀为符号"_"+4位整型，比如“tb_0001”——"tb_1024"；